天津市工業行業全要素能源效率變動的影響因素分析

李春發 譚洪玲 王瀾穎 孫婷婷

(天津理工大學管理學院，天津300384)

天津市工業行業全要素能源效率變動的影響因素分析

李春發 譚洪玲 王瀾穎 孫婷婷

(天津理工大學管理學院，天津300384)

天津市作為一個典型的工業城市，工業行業能源效率水平決定了其能否完成“十二五”期間單位生產總值能耗比“十一五”末下降18%的國家節能降耗考核目標。正確把握影響工業行業能源效率變動的因素是天津市尋求節能降耗途徑的關鍵。本文以1998－2008年天津市工業行業的能源消耗面板數據為樣本，通過引入非參數Malmquist生產率指數，從技術進步、純技術效率和規模效率指數角度分析天津市工業行業全要素能源效率變化情況，并運用Tobit模型估計工業化水平、工業內部結構、技術進步、產權結構、政府影響力、進出口貿易和能源消費結構等要素對工業行業全要素能源效率變化的影響程度。研究表明:1998－2008年期間，天津市工業行業間的能源效率差異顯著，整體全要素能源效率不斷提高，技術進步是其提高的主要原因，但技術效率表現為負增長;工業化水平、技術進步、進出口貿易和能源消費結構的調整對工業行業能源效率的提升具有不同程度的促進作用，但重工業和國有經濟比重的增加及政府對能源市場的干預對能源效率的提升起負向作用。因此，天津市工業行業能源效率的進一步提高，需要大力開發、推廣和使用先進技術及設備，加強對外開放力度，降低重工業和國有經濟比重，充分發揮市場調節能源配置的優勢。

全要素能源效率;DEA;Malmquist生產率指數;Tobit模型;

天津市是我國重要的工業基地。近年來，天津市經濟迅猛發展，工業企業數、工業增加值及工業增加值占全市生產總值的比重分別由1998年的5368個、586.15億元和43.7%增加到2008年的8 252個、3 520.7億元和52.4%。工業行業在天津國民經濟中占有重要地位，但同時也是天津市能源消耗的主體，其能源消費量從1998年的1 698.8萬tce增長到2008年的3 668萬tce，年均增長率達到11.6%，比全國平均水平高1.5個百分點，工業行業能源消費總量占天津全部能源消費總量的比重一直保持在67%以上。天津市萬元生產總值能耗由1998年的1.79 tce下降到2008年的0.89 tce，萬元工業增加值能耗從1998年的2.73 tce下降到2008年的1.16 tce，可以看出在這一時期天津市能源效率得到了顯著提升。2009年天津市萬元生產總值能耗為0.84 tce，是全國平均水平(0.901 tce/萬元)的92.8%，相比2008年下降3.4%，但沒有實現天津市“十一五”規劃要求年平均值下降4.4%的目標。根據2010年《世界能源統計年鑒》的數據可以發現，天津市單位生產總值能耗量遠高于西方發達國家和地區的水平。天津市能源效率有很大提升空間。另外，“十二五”期間，國家下達天津市節能降耗考核目標為單位生產總值能耗比“十一五”末下降18%。作為能源消耗主體的工業行業在天津市節能降耗工作中具有舉足輕重的地位。因此，把握影響天津市工業行業能源效率變動的主要因素及其規律，對天津市制定相應的節能降耗政策和措施，提高工業行業能源效率具有重要指導意義。

1 文獻綜述

眾所周知，總體能源效率的提高主要是通過產業結構調整優化和技術進步來實現。國內外大量研究證明，產業結構調整優化在一定時期內有利于能源效率提高。技術進步對能源效率是外生性影響，在分析長期能源需求時，需要同時考慮技術進步和相關政策的共同影響［1］。Karen［2］指出企業研發投入和對員工培訓能夠提高企業生產力，從而將降低企業能源強度。李廉水等［3］認為技術效率是工業部門能源效率提高的主因，科技進步的貢獻相對較低，但隨著時間推移，技術效率的作用將逐漸減弱，科技進步的作用逐漸增強。吳巧生［4］、齊志新［5］等指出工業行業的技術改進是影響其能源效率的主導因素。上述研究主要采用計量經濟學方法、因素分解法和DEA等方法分析總體能源效率變化情況，沒有考慮純技術效率、規模效率等因素對能源效率的影響。且僅采用單要素能源效率指標(即能源強度)衡量能源投入與產出間的關系，雖然計算方便，但忽略了多種投入要素間的相互替代作用［6］。事實上，能源自身的投入不會帶來任何產出。

針對上述研究存在的問題，Hu［7］引入全要素能源效率(Total Factor Energy Efficiency，TFEE)概念，將其定義為在其它要素保持不變前提下，按照最佳生產實踐，一定量的產出所需要的最少能源投入量與實際能源投入量的比值。

由于能源實際投入量總是大于或等于能源的目標投入量，故TFEE的值介于0－1之間，越接近于1，說明能源效率值越高，需要調整的量越小。據此，Hu運用DEA方法測算了我國各地區1995－2002年間的全要素能源效率。此后，魏楚等［8］根據Hu建立的模型計算了1995－2004年我國幾大地區的全要素能源效率，發現東北老工業區的全要素能源效率最高，西部地區最低，但地區間能源效率差異隨時間逐漸縮小，存在一定趨同性。徐國泉［9］通過分析我國八大經濟區的全要素能源效率發現，全要素能源效率從東南向西北逐步下降，且與區域發展水平成“U”型關系。師博［10］將知識存量納入生產函數，運用超效率DEA模型測算我國各省市的全要素能源效率，并從市場分割視角檢驗了各省市全要素能源效率的影響因素。上述研究主要考慮我國各地區的總體能源效率。

我國不同省市發展水平、產業結構和能耗結構等存在較大差異。目前有關我國不同省市具體行業能源效率變化影響因素的研究成果極少。為此，本文選擇天津市這個重要工業城市工業行業能源效率變化情況為研究對象，以1998－2008年天津市工業行業能源消耗面板數據為樣本，利用非參數Malmquist指數將全要素能源效率分解為科技進步、純技術效率和規模效率三個部分，并通過建立Tobit回歸模型檢驗多種因素對工業行業能源效率的影響，以便采取有針對性措施提高工業行業能源效率。這不僅對天津工業行業能源效率提高有指導意義，并且對其它省市的相關問題研究有重要參考價值。

2 實證分析

2.1 Malmquist指數

Malmquist生產率指數是1953年由Malmquist提出。Cave等構造了從t時期到t+1時期的Malmquist生產率指數 M(xt+1，yt+1，xt，yt)用來度量技術效率變動、科技進步和全要素生產率變動間的關系［11］。

其中，(xt+1，yt+1)和(xt，yt)分別表示 t+1 時期和 t時期的投入和產出向量;和分別表示以技術Tt為參照的t時期和t+1時期決策單元的距離函數。Caves等將式(3)作為衡量從t時期到t+1時期的生產率變化的Malmquist生產率指數，當該指數大于1時，說明從t時期到t+1時期的全要素生產率是增長的。

以t時期技術Tt為參照，基于產出角度的Malmquist生產率指數可表示為:

類似地，以t+1時期技術Tt+1為參照，基于產出角度的Malmquist生產率指數可表示為:

Fare在VRS的假設下，將Malmquist生產率指數分解成為技術效率變化(effch)、技術變化(techch)，其中技術效率變化又可進一步分解為純技術效率變化(pech)和規模效率變化(sech)變化。因此，式(3)可表示為:

其中，M(xt+1，yt+1，xt，yt)＞ 1 表示生產率水平提高，反之下降，techch表示從t時期到t+1時期的“生產前沿面”移動程度，即技術變動指數，若techch＞1表示技術進步，反之相反［12］。effch為技術效率變動指數，表示從t時期到t+1時期相對技術效率的變化程度，effch＞1表示決策單元在t+1時期與生產前沿面的距離相對于t時期與生產前沿面的距離較近，相對效率提高，反之相反。pech＞1表示管理的改善使效率改進;sech＞1表示從長期來看決策單元正在向最優規模靠近，反之相反。

2.2 變量選擇及數據來源

按照天津市統計年鑒的劃分標準，其工業行業共37個。根據天津市實際情況，剔除煤炭開采洗滌業和非金屬礦采選業，另外由于受統計資料限制，剔除黑色金屬礦采選業和廢棄資源及廢舊物資回收加工業，本研究共涉及33個工業行業，時間跨度為1998－2008年。

產出數據。本文采用的產出指標為扣除消耗或轉移的投入資源的價值，即工業行業的工業增加值。基礎數據來源于天津市統計信息網和《天津市統計年鑒》。并根據《天津市統計年鑒》的“分行業工業品出廠價格指數”折算為1998年的不變價格。

資本投入數據。由于工業行業的共同特征是固定資本投入較高，且對流動資本的需求差異較大，若僅以固定資產作為資本的投入變量，會造成那些固定資本依賴性強的行業產出率下降。故本文選取固定資本與流動資本總和作為資本投入變量，同時折算成1998年的不變價格。

勞動投入數據。由于無法獲得既能體現勞動者勞動時間又能體現勞動者勞動效率的統計指標，根據數據的可得性和可比性原則，本文選取歷年工業行業平均從業人數作為勞動投入數據。

能源投入數據。本文以歷年各工業行業煤炭消耗量和電力消耗量作為能源投入的基礎數據。按照不同能源折算成標準煤的參考系數，將電力消費量折算成標準煤的消耗量，與煤炭的消耗量進行匯總作為能源投入量。

2.3 天津市工業行業全要素能源效率Malmquist指數

分解

本文采用利用DEAP2.1軟件對1998－2008年天津市33個工業行業的全要素生產率進行估算，并分解為技術效率變化指數(effch)、科技進步指數(techch)、純技術效率變化指數(pech)、規模效率指數(sech)和Malmquist生產率指數(TFP)。其中，TFP=techch×effch，effch=pech×sech。通過計算可以得到天津市1998－2008年工業行業歷年平均全要素生產率指數及其分解結果，如表1所示。

從總體上看，該時期天津市全要素生產率指數呈增減上下波動趨勢，不夠穩定。從平均水平看:該時期工業行業全要素生產率的平均增長率為11.2%，主要得益于科技進步，1998－2008年天津市科技進步指數的平均增長率為14.9%，而同期技術效率卻呈負增長，平均增長率為－3.0%，其中純技術效率的平均增長率為－1.9%，規模效率的平均增長率為－1.2%。從最終結果可以看出:雖然技術效率下降部分抵消了科技進步對生產率的提高，但1998－2008年天津市工業行業的全要素生產率仍表現為較高的正向增長，這源于科技進步對工業行業全要素生產率增長的推動作用，科技進步對生產率的提高主要表現在新技術的采用和新產品的開發，說明天津市工業行業在這一時期內開發新技術和新產品的重視程度和投資力度較大。技術效率主要涉及工業行業所處地區的經濟結構、市場秩序、制度安排、行業管理人員的管理水平和員工素質，可見天津市工業行業要在以上方面加大改善力度。全要素生產率的提高不僅依靠產品、工藝的進步，更需要制度的調整、人的進步、知識的進步、機器設備與技術的整體進步。

表1 天津市工業行業Malmquist生產力指數及其分解Tab．1 Industrial Malmquist productivity index and its decomposition of Tianjin

表2為天津市33個工業行業1998－2008年的平均Malmquist生產率指數及其分解結果。可以看出各類工業行業的全要素生產率增長差異并不顯著，其中8類工業行業中，全要素生產率的增長均為科技進步表現為正向增長，而技術效率變化表現為負向增長。

8類工業行業中，大于全要素平均增長率的有:石油、冶金、食品、化學和機械工業。在技術效率增長率為負的行業中，純技術效率增長為正的行業有:食品和機械工業，說明技術進步對這兩類工業行業的產出作用已十分顯現，但規模收益尚未形成，如果按目前的產出計算，其投入已不能再減少。其余工業行業的純技術效率和規模效率的增長率均為負，技術進步對所有工業行業的全要素生產率的增長起到了極大的推動作用，其中石油工業和冶金工業的推動作用最大，增長率達到了20%以上。

8類工業行業中，小于全要素平均增長率的有:紡織、森林和造紙工業，這些行業技術效率的下降在很大程度上抵消了科技進步的增長。紡織、服裝、家具等行業屬于勞動密集型的輕工業行業，這些行業本身進行技術改造的實力就比較弱，外資企業進入這些行業更是看中了廉價勞動力的優勢，相對于資本密集型行業來說，技術進步和技術效率在勞動密集型行業間的溢出效應比較小，所以這些行業的全要素生產率的增長小于行業總體的全要素平均增

長率。雖然這3類工業行業的技術效率指數處于負向增長，但紡織工業和造紙工業卻達到了規模效率的正向增長，說明這兩大行業在資源投入上存在一定程度的“粗放”，其產出的增長過多的依賴于資源的較高投入。但這種方式從長期來看是不可取的，應尋找更加合理的發展模式，從提高技術投入的角度來提高經濟產出。

表2 天津市各工業行業1998－2008年平均Malmquist生產率指數及其分解Tab．2 Average Malmquist productivity index and its decomposition of each industry during 1998 －2008 in Tianjin

3 能源效率影響因素的計量分析

通過測算得到的工業行業全要素能源效率值，其實不僅是由預先設定的投入—產出指標生成的，還會受到指標以外的社會環境因素影響。“兩步法”是探尋能源效率差異的影響因素的一種重要方法。該方法第一步運用DEA測算出決策單元的全要素能源效率值;第二步是以第一步中得出的能源效率值為因變量，以其影響因素為自變量建立回歸模型。由于在測定工業行業能源效率值時，其值為受限值(0，1］，數據被截斷，若采用傳統的線性方法對模型直接進行回歸有可能得到負的擬合值。因此本文采用處理限值因變量的Tobit模型。

當給出解釋變量一個數量指標界限值C時，就會有截斷數據存在，則式(7)可改寫為:

假設模型誤差項εi服從正態分布N(0，δ2)，則Tobit模型可表示為:

對模型(9)采用極大似然法估計參數β。

影響工業行業全要素能源效率的因素較多，本文主要考慮工業化水平、工業內部結構、產權結構、技術進步、對外開放程度、政府影響力和能源消費結構等變量對全要素能源效率的影響。選用工業行業總產值占全市生產總值的比重表示工業化水平IL;工業內部結構IS以歷年工業行業中重工業的比重來表示;技術進步TP是影響全要素能源效率變化的重要因素，考慮到各地區主要是通過引進外資來加快技術進步，因此選取歷年天津市直接利用外資額占簽約額的比例來衡量;產權結構PRS用歷年工業行業中國有及國有控股企業增加值占全市工業增加值的比重來衡量;政府影響力GI主要表現為政府對市場的干預程度，采用政府財政支出占全市生產總值的比重來表示;對外開放程度OL用進出口貿易總額占全市生產總值的比重表示;能源消費結構選用煤炭和電力兩個指標衡量，用CCS表示工業行業中煤炭消費量占能源消費量的比重;用ECS代表電力消費占能源消費量的比重。構建模型如下:

利用Eviews6．0計算可得如表 3所示的天津市1998－2008年工業行業全要素能源效率及其影響因素的Tobit回歸分析結果。

表3 天津市工業行業能源效率影響因素的Tobit回歸結果Tab．3 Tobit regression results of industrial energy efficiency influence factors in Tianjin

模型Ⅰ主要考察工業化水平IL、工業內部結構IS、產權結構PRS和技術進步TP對工業能源效率的影響，結果表明技術進步與工業行業能源效率呈高度正相關，說明實際利用利用外資額占簽約額的比重每增加1%，會使得工業行業的能源效率上升0．396%，可見技術進步對工業能源效率提高具有極大的推動作用，因此應加強外商直接投資對工業能源效率提升的技術溢出和管理溢出效益;工業化水平雖然也在一定程度上提高了能源效率，但效果并不顯著，工業化水平的提高可能會促使企業規模的擴大，有助于企業設備潛能的發揮及能源的集約化，因而會帶來相應的效率的提高;而工業內部結構和產權結構均與能源效率成負相關，重工業行業大部分屬于高耗能行業，由于其在生產中能源投入要素不容易與其他要素進行替代，從而其比重的增加會使得工業行業的能源效率降低;工業行業中國有企業比重的增加也會使得能源效率下降，這說明進一步降低國有經濟比重，深化國有企業改革，大力發展民營經濟可以激勵企業自發提高生產效率、節約資源。

模型Ⅱ在模型I基礎上引入對外開放水平OL，結果發現對外開放程度越高，越有利有工業能源效率的提高，具體來說，進出口貿易總額占GDP比重每提高1%，工業行業能源效率將提高0．2%以上。因此要加大對外開放力度，通過引進國外先進的節能技術、設備和管理經驗提高工業行業能源效率。

模型Ⅲ在模型Ⅱ基礎上加入政府影響因素GI，結果表明政府對市場的干預程度與工業能源效率成負相關，政府財政支出所占比重每增加1%，能源效率將下降0．1%左右。這說明政府對市場的影響越大，經濟效率越低，因此政府部門在加強宏觀調控同時，應進一步發揮市場的調節作用，提升資金的配置效率。

模型Ⅳ和模型Ⅴ主要考察能源消費結構對能源效率的影響，分別加入工業行業煤炭消費占能源消費總量的比重CCS和電力消費占能源消費總量的比重ECS變量，結果表明，CCS變量與工業行業能源效率成負相關，煤炭消費比重每增加1%將會使能源效率下降0．05左右;而電力消費與能源消費成正相關，其回歸系數達到0．312。可見改善當前以煤炭為主的能源消費結構，大力推行清潔、高效、環保類能源不但可以大大改善能源效率，緩解能源緊張與經濟增長之間的矛盾，更能削減有害氣體和溫室氣體的排放，是實施節能減排的重要途徑。

4 結論

從Malmquist生產率指數的角度分析可知:1998－2008年天津市工業行業全要素生產率指數呈增減上下波動趨勢，比較不穩定，但平均增長率達到11．2%，這一較高的增長率主要得益于科技進步的拉動作用，其平均增長率達到18．9%，但由于技術效率的下降在一定程度上抵消了科技進步給生產率帶來的增長。8類工業行業中的石油工業、冶金工業、食品工業、化學工業和機械工業的全要素生產率指數大于全部工業行業的平均生產率指數，而紡織工業、森林工業、造紙工業的全要素生產率指數小于全部工業行業的平均生產率指數，所以天津市應對全要素生產率低的行業加大科技投入、調整經濟結構、優化市場秩序、完善制度安排、努力提高行業管理人員水平和企業員工素質。

工業行業能源效率影響因素的Tobit分析表明，工業化水平、技術進步、對外開放程度和電力消費占能源消費比重的增加會在不同程度上提高能源效率，而工業內部結構、國有及國有控股企業增加值的比重、政府影響力和煤炭消費比重均與能源效率成負相關。因此，工業行業應大力開發和推廣先進生產技術及設備，加強對外開放力度，積極引進外資和節能設備促進工業行業能源效率的提高;降低重工業和國有經濟比重，政府在加強宏觀調控的同時，應進一步發揮市場的調節作用，提升資源的配置效率。此外，優化能源消費結構，積極開發利用清潔、高效、環保型能源，逐步調整以煤炭為主的能源消費結構。

References)

［1］Henrik KJ．Energy Demand， Structural Change and Trade:a Decomposition Analysis of the Danish Manufacturing Industry［J］．Economic Systems Research，2000，12(3):319－334．

［2］Karen F V，Gary H J，Liu Hongmei，et al．What Is Driving China’s Decline in Energy Intensity ［J］．Resource and Energy Economics，2004，26(1):77－97．

［3］李廉水，周勇．技術進步能提高能源效率嗎:基于中國工業部門的實證檢驗［J］．管理世界，2006，25(10):82－89．［Li Lianshui，Zhou Yong．Can Technical Progress Improve Energy Efficiency:an Empirical Test Based on Industrial Sector in China［J］．Management World，2006，25(10):82 －89．］

［4］吳巧生，成金華．中國能源消耗強度變動及因素分解:1980－2004［J］．經濟理論與經濟管理，2006，8(10):34－40．［Wu Qiaosheng，Cheng Jinhua．Changes and Factors Decomposition of Chinese Energy Consumption Intensity:1980－2004［J］．Economic Theory and Business Management，2006，8(10):34 －40．］

［5］齊志新，陳文穎．結構調整還是技術進步:改革開放后我國能源效率提高的因素分析［J］．上海經濟研究，2006，10(6):8－16．［Qi Zhiqin，Chen Wenying．Structural Adjustment or Technology Progress:Analyses on Improving Energy Efficiency after the Reform and Opening in China［J］．Shanghai Economic Research，2006，10(6):8－16］

［6］Wilson B，Trieu L H，Bowen B．Energy Efficiency Trends in Australia［J］．Energy Policy，1994，22(4):287 －295．

［7］Hu J L，Wang S C．Total-factor Energy Efficiency of Regions in China［J］．Energy Policy，2006，34(17):3206 －3217．

［8］魏楚，沈滿洪．能源效率及其影響因素:基于DEA的實證分析［J］．管理世界，2007，26(8):66－76．［Wei Chu，Shen Manhong．Energy Efficiency and Its Influencing Factors:the Empirical Analysis Based on the DEA［J］．Management World，2007，26(8):66 －76．］

［9］徐國泉，劉則淵．1998－2005年中國八大經濟區域全要素能源效率:基于省際面板數據的分析［J］．中國科技論壇，2007，7(7):68－72．［Xu Guoquan，Liu Zeyuan．Total Factor Energy Efficiency of China’s Eight Big Economic Regions in 1998 －2005:Analysis Based on Provincial Panel Data［J］．Forum on Science and Technology in China，2007，7(7):68 －72．］

［10］師博，沈坤榮．市場分割下的中國全要素能源效率:基于超效率DEA方法的經驗分析［J］．世界經濟，2008，9(9):49－59．［Shi Bo，Shen Kunrong．Total Factor Fnergy Ffficiency under Market Segmentation:the Experience Analysis Based on the Super Efficiency DEA［J］．The Journal of Economy，2008，9(9):49 －59．］

［11］劉秉鐮，林坦，劉玉海．規模和所有權視角下的中國鋼鐵企業動態效率研究:基于 Malmquist指數［J］．中國軟科學，2010，12(1):150 － 157．［Liu Binglian，Lin Tan，Liu Yuhai．Study on Dynamic Efficiency of Steel and Iron Enterprises in China from Scale and Ownership Perspectives:Based on Malmquist TFP Index ［J］．China Soft Science，2010，12(1):150 －157．］

［12］Jamaluddim M Y，David H．The Efficiency of the National Electricity Board in Malaysia:An intercountry Comparison using DEA［J］．Energy Economics，1997，19(2):255 －269．

Research on the Influencing Factors of Industrial Sectors’Total Factor Energy Efficiency Changes in Tianjin

LI Chun-fa TAN Hong-ling WANG Lan-ying SUN Ting-ting
(School of Management，Tianjin University of Technology，Tianjin 300384，China)

Whether Tianjin，as a typical industrial city，can implement the assessment of national energy saving target that energy consumption per unit of GDP will decrease 18%during the 12th Five-Year Plan compared to the end of the 11th is determined by the level of industrial energy efficiency．The key for Tianjin to searching the way of energy saving is accurately grasping the factors that affect the changes of industrial energy efficiency．By using the panel data of industrial energy consumption in Tianjin during 1998－2008 as samples and employing nonparametric Malmquist index of productivity，we analyze the changes of industrial total factor energy efficiency from the perspective of technical progress，pure technical efficiency and scale efficiency index，and apply the Tobit model to estimate the degree of effect made by the factors such as industrialization standard，internal structure of industry，technical progress，influences of government，import and export trade as well as energy consumption structure on the change of industrial total factor energy efficiency in this paper．The study indicates that:during 1998－2008，difference of energy efficiency among industries in Tianjin is obvious and the wholeness of total factor energy efficiency improves constantly mainly because of technical progress，while the technique efficiency shows negative growth;the adjustment of industrialization standard，import and export，technical progress and energy consumption structure have varied degrees of simulative impact on the promotion of industrial energy efficiency，while government intervention in energy market and the increasing proportion of heavy industry and state-owned economy have negative impact on it．Therefore，it is necessary for further improvement in industrial energy efficiency in Tianjin to forcefully develop，extend and use advanced techniques and equipment，intensify opening up，decrease the proportion of heavy industry and state-owned economy and take advantage of market regulation of energy configuration adequately．

total factor energy efficiency;DEA;Malmquist index of productivity;Tobit model

F206

A

1002－2104(2012)04－0156－07

10．3969/j．issn．1002－2104．2012．04．026

2011－11－04

李春發，博士，教授，主要研究方向為產業生態系統優化與決策分析。

譚洪玲，碩士生，主要研究方向為能源產業系統分析與決策。

國家社會科學基金項目(編號:08BJY004)。

(編輯:溫武軍)